文章 2023-10-10 来自:开发者社区

如何解决图神经网络过相关?一个IBM的新视角!

了解图神经网络的朋友对于深层GNN中的过平滑问题一定不陌生,随着网络层数的增加,模型的效果反而急剧下降,令人心痛。回忆一下,常见的解决过平滑的方案有DropEdge、基于残差的方法还有Normalization等,所以它们有帮到困境中的你了吗(笑)?今天看到一篇有趣的文章,它没有止步于GNN中的过平滑问题,而是从另一个新视角去思考深层网络效果骤降的问题——特征维度的过相关问题。所谓特征维度的过相....

如何解决图神经网络过相关?一个IBM的新视角!
文章 2015-03-01 来自:开发者社区

神经网络研究项目--以工程师的视角

                                   机器学习研究项目--以机器视觉工程师的视角(MLP篇)   一、机器学习的基本概念和区分;       &nb...

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